multi-index

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위에 I는 데이터 프레임이있다. 가져온 모든 행에 대해 키 값을 반환하려고합니다. 2016년 8월 31일 0시 0분 1초 항목 & DF1 DF3위한 2 행째 예 그래서,이 경우에 I & DF3을 DF1 나침반 동일한 값을 갖는 키를 반환하고 싶었 4.0 나침반 값을 갖는다 그래서 지금은 귀하의 질문에 더 나은이 당신을 위해 작동을 이해 for index,r

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팬더 데이터 프레임에서 다중 색인을 다시 색인화합니다.

2 레벨 다중 색인 팬더 데이터 프레임을 다시 색인하려고합니다. 데이터 구조체는 다음과 같습니다 In [1]: df.head(5) Out [1]: arrivals departs station datetime S1 2014-03-03 07:45:00 1 1 2014-03-03 09:00:00 2 1

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중첩 된 dict 내의 요소로 pandas multiindex에 액세스하는 방법?

하위 영역의 각 dict 영역 내에서 팬더 데이터 프레임 개체의 각 영역 내에서 각 매개 변수 (열) 시계열을 계산해야하는 기간에 대해 인덱싱 된 영역 유형에 대한 설명이 있습니다. 또한 2 단위로 필요합니다. 그래서 나는 이런 식으로 뭔가 만들어 : regions = ['region_x', 'region_y'] sub_regions = ['a', 'b'

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팬더 MultiIndex의 모든 레벨에서 NaN 값 바꾸기

MultiIndex를 사용하여 엑셀 시트를 읽은 후 일부 값이 'N/A'이고 pd.read_excel이 생각하기 때문에 인덱스에 np.nan이 표시됩니다. 그 (것)들을 개조하는 좋은 생각. 그러나 다중 색인을 유지하기 위해 'N/A'로 유지하려고합니다. 나는 MultiIndex.fillna을 사용하여 다시 변경하기 쉬운 것이라고 생각하지만 난이 오류를 얻

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멀티 색인으로 팬다 피벗 테이블에 새 열 만들기

이것은 매우 단순 해 보이지만 내 머리카락을 당길 수 없다고 생각합니다. df['profit_loss'] = df['income'] - df['expenses] I에만 얻을 오류 : 나는 뭔가 같은 것이라고 생각 - (비용 수익) 나는이 Name income expenses 2015 2016 2015 2016 Joe Doe 2

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일부 인덱스를 다중 인덱스로 다시 색인

일부 워크 플로에서 일부 열과 일부 행이 포함 된 일반 판다 데이터 프레임으로 끝납니다. df.to_latex()을 사용하여이 DataFrame을 라텍스 테이블로 내보내려고합니다. 이것은 큰 도움이되었지만 일부 열이 다중 테이블의 일부인 경우 다중 열을 사용하려고합니다. 예를 들어, a, b, c, d, e 열이있는 DataFrame은 열을 그대로두고 싶지

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어떻게 다중 인덱스

의 n 번째 수준에 X와 같은 모든 값을 대체 않는 pd.Seriess s = pd.Series(np.arange(6), pd.MultiIndex.from_product([[1, 2], [1, 2, 3]])) 1 1 0 2 1 3 2 2 1 3 2 4 3 5 dtype: int64 내가 4와 인덱

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팬더 시리즈 드롭 multiindex이 고유하지

은 고려 pd.Seriess midx = pd.MultiIndex.from_product([list('ABC'), np.arange(3)]) s = pd.Series(1, midx) s A 0 1 1 1 2 1 B 0 1 1 1 2 1 C 0 1 1 1 2 1 dtype: int64 단면

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멀티 인덱스 열을 사용하여 팬 인덱스 데이터 프레임을 쿼리하고

pandas 데이터 프레임부터 시작하여 Area Names 및 Area Codes 헤더를 다음과 같이 변환 할 수있는 방법이 있습니까? 각 레벨 (Area Names 및 Area Codes 레이블 행을 머리글 여러 컬럼에 걸쳐 즉, 그래서 하나를 걸쳐? 그렇다면, 그때 단지 특정 값에 대응하는 행을 반환하는 열에 대한 쿼리를 실행할 수있는 방법 (예 : 지

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MultiIndex는 주어진 레벨에서 주어진 값을 가진 모든 인덱스를 찾는다.

pandas.Series과 MultiIndex을 양방향 가중치 검색에 사용하고있다. 나는 또한 MultiIndex를 사용하여 주어진 레벨에 해당하는 다른 레벨을 쉽게 찾을 수한다고 생각하지만, 나는 다음과 같이 수행하는 간단한 함수 other 찾을 수 없습니다 : 나는 레벨을 지정할 행복 해요 >>> index=pandas.MultiIndex.from_tu